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ModSec-Learn：提升 ModSecurity 的机器学习技术
通过提出一个使用核心规则集作为输入特征的机器学习模型，本文克服了 ModSecurity 对网络攻击的无效性，并证明 ModSec-Learn 在检测和误报率之间取得了明显更好的平衡，同时分析了稀疏正则化如何在推断时减少相关规则的数量。
PDF15 days ago
利用卷积神经网络通过遥感数据进行最高温度预测
通过使用来自 Sentinel-3 卫星、气象预测和其他遥感输入的数据，本研究介绍了一种新颖的机器学习模型，旨在生成详细的时空地图，预测都灵市 24 小时内的最高温度。实验结果表明，该模型在预测温度模式方面表现出色，对于 2023 年分辨率
PDFa month ago
水滴污染对透明度分割的影响
本研究评估了透明物体与环境干扰（如水汽）共同作用的组合，并引入了一个包含 489 个图片的新型公开数据集，检查了透明性处理的结果对透明物体的污染程度的影响。我们的研究表明，被污染的透明物体更容易被分割，并且我们能够利用当前最先进的机器学习模
PDFa month ago
用于太阳丝的极性倒转线重建的机器学习
通过机器学习模型基于太阳丝状物观测生成变化的磁极性图，使用 McIntosh 编制的太阳丝状物和极性地图目录进行评估和结果讨论，展示了用户引导下的重建或超分辨过程可以得到与手绘极性地图相似且能进行不确定性评估的结果。
PDF2 months ago
谐波机器学习模型的鲁棒性
用 Harmonic Robustness 方法测试机器学习模型的鲁棒性，无论是在训练过程中还是在黑盒实时推断监控中，该方法基于与谐波均值属性的功能偏差，表明其不稳定性和缺乏可解释性。通过在低维树和前馈神经网络中进行实现示例，该方法可可靠地
PDF2 months ago
可解释音频标签的感知音乐特征
在音乐流媒体平台时代，自动标记音乐音频的任务引起了广泛关注，驱使研究人员设计旨在提高标准数据集上性能指标的方法。本研究探讨了可解释性在自动音乐标记领域的相关性，构建了一个包含三种不同信息提取技术的工作流程，并使用这些特征训练了一个可解释的机
PDF7 months ago
大规模地质碳和能源储存的高效机器学习代理
通过专门的机器学习模型和领域分解，该研究提出了一种减少大规模地质储存成本的方法，以增强机器学习在地质碳储存中的效率。
PDF9 months ago
利用预训练的深度学习模型进行睡眠阶段分类
这篇研究论文旨在提出一种名为 “EEGMobile” 的机器学习模型，通过利用脑信号的脑电图（EEG）频谱图进行预训练并学习，对睡眠阶段进行准确高效的分类，从而提高对睡眠相关现象的理解，改善疾病治疗效果。该模型在公开数据集 “Sleep-E
PDF10 months ago
一个可解释的模型来支持治疗 AML 的决策协议
根据病人的生存预测，本研究提供了数据分析和可解释的机器学习模型，以支持确定最适合的治疗方案；该研究的结果表明，这一模型能够安全地支持专家的决策，并有潜力开展新的研究方向，以改善治疗和预测标志物。
PDFa year ago
ChatGPT 化学助手用于文本挖掘和 MOF 合成预测
采用指令工程来指导 ChatGPT 在多样化的科学文献格式和风格中自动化地进行金属有机骨架合成条件的文本挖掘，该方法有效缓解了 ChatGPT 在科学领域中使用大型语言模型困难的问题，从而实现了令人印象深刻的准确性和精度。
PDFa year ago
ICML机器学习模型的认证数据去除
研究数据管理如何删除机器学习模型中的数据，定义了一个可靠的数据删除机制并在实验中验证其可行性。
PDF5 years ago
MM推荐系统中的损失厌恶：利用用户负面偏好提高推荐质量
描述了一种新的推荐算法，该算法明确地建模了负面用户偏好，以便在推荐列表的顶部推荐更多积极的物品，从而提高准确性并减少负面物品的数量。
PDF6 years ago